Spatial Irradiance Estimation in Cloud-Shadowed Areas using Unmanned Aerial Vehicles

• Autores: José María Aguilar López
• Directores de la Tesis: Eduardo Fernández Camacho (dir. tes.), Ramón A. García (dir. tes.)
• Lectura: En la Universidad de Sevilla ( España ) en 2025
• Idioma: inglés
• Número de páginas: 176
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en: IdUS
• Resumen
  • español

    En esta tesis se estudia el uso de vehículos aéreos no tripulados (UAVs, por sus siglas en inglés) equipados con sensores capaces de medir la irradiancia normal directa (DNI) para generar un mapa estimado de la distribución espacial de la irradiancia solar que alcanzará una planta termosolar. El objetivo de esta estimación es dotar a los sistemas de control de la planta de información que les permita mejorar su eficiencia operativa.

    La tesis presenta una evolución progresiva, comenzando con la detección de sombras provocadas por nubes en regiones próximas a la planta, y avanzando hasta el desarrollo de estrategias de asignación de tareas a equipos multirrobot (MRTA, por sus siglas en inglés) bajo restricciones de ventanas temporales. Se diseñan algoritmos tanto para el control de la flota de UAVs como para la estimación espacial de la DNI a partir de las mediciones recogidas, combinando ideas de métodos ampliamente utilizados en la literatura, como los algoritmos de colonia de hormigas y los algoritmos evolutivos. Asimismo, se propone un modelo de consumo energético de los UAVs basado en registros de voltaje durante distintos tipos de vuelo. Los métodos propuestos se validan mediante simulaciones, entornos hardware-in-the-loop y experimentación real.

    Los resultados demuestran que las estimaciones móviles de irradiancia pueden complementar eficazmente a los sensores fijos tradicionales, proporcionando a los sistemas de control la información necesaria para optimizar el funcionamiento de las plantas solares ante perturbaciones en la irradiancia. Esta tesis y el trabajo de investigación que presenta se ha realizado en el contexto del proyecto Ocontsolar con fondos del European Research Council (ERC) en el marco del programa European Union's Horizon 2020 (grant agreement 789051).

  • English

    This thesis investigates the use of unmanned aerial vehicles (UAVs) equipped with sensors capable of measuring direct normal irradiance (DNI) to generate an estimated spatial map of solar irradiance reaching a solar thermal plant. The objective of this estimation is to provide plant control systems with the information required to enhance operational efficiency.

    The work follows a progressive development, beginning with the detection of cloud shadows in regions surrounding the plant, and culminating in the formulation of task allocation strategies for multi-robot teams (MRTA) under time-window constraints. Algorithms are proposed both for coordinating UAV fleet movements and for estimating the spatial distribution of DNI from onboard measurements. These approaches combine ideas of established techniques from the literature, including ant colony optimisation and evolutionary algorithms. A UAV energy consumption model is also developed, based on measured voltage under different flight regimes. The proposed methods are validated through simulations, hardware-in-the-loop environments, and real-world experiments.

    The results show that mobile irradiance estimations can effectively complement traditional fixed-point sensors, providing control systems with the information necessary to optimise plant performance in the presence of irradiance variability. This thesis and the research work it presents have been carried out in the context of the Ocontsolar project funded by the European Research Council (ERC) under the European Union's Horizon 2020 program (grant agreement 789051).